-
公开(公告)号:CN114926858B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202210504724.4
申请日:2022-05-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及动物面部识别技术领域,具体涉及一种基于特征点信息的深度学习的猪脸识别方法,包括步骤:S1、制备数据集;S2、将猪脸特征点识别数据集与人脸特征点识别数据集进行结构计算,构建猪脸人脸匹配数据集;通过形变神经网络进行训练,生成猪脸形变模型;生成形变后的猪脸图像,对人脸特征点检测模型进行微调,生成猪脸特征点检测模型;S3、对猪脸识别数据集进行特征点识别,并加入注意力机制进行处理;S4、通过使用分类卷积神经网络对输入的猪脸图像进行识别。本发明的方法开创性的制备了猪脸特征点数据集,使用了全新的标注标准,通过形变神经网络、人脸猪脸匹配以及特征点检测网络微调的方法实现了猪脸的特征点检测。
-
公开(公告)号:CN114926858A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210504724.4
申请日:2022-05-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及动物面部识别技术领域,具体涉及一种基于特征点信息的深度学习的猪脸识别方法,包括步骤:S1、制备数据集;S2、将猪脸特征点识别数据集与人脸特征点识别数据集进行结构计算,构建猪脸人脸匹配数据集;通过形变神经网络进行训练,生成猪脸形变模型;生成形变后的猪脸图像,对人脸特征点检测模型进行微调,生成猪脸特征点检测模型;S3、对猪脸识别数据集进行特征点识别,并加入注意力机制进行处理;S4、通过使用分类卷积神经网络对输入的猪脸图像进行识别。本发明的方法开创性的制备了猪脸特征点数据集,使用了全新的标注标准,通过形变神经网络、人脸猪脸匹配以及特征点检测网络微调的方法实现了猪脸的特征点检测。
-